Detecting Latent Topics and Trends in IoT and E-Commerce Using BERTopic ModelingInternet of Things (IoT)e-commercedigital transformationsupply chain optimizationblockchaindata privacytopic modelingThe rapid dev
例如:KeyBERTInspired最初是适用于英文文本提取关键词,可以替换为MaximalMarginalRelevance提取关键词。 from bertopic.representation import MaximalMarginalRelevance representation_model = KeyBERTInspired() #原提取关键词方法 representation_model = MaximalMarginalRelevance(diversity=0.3) #新提取关键词方法 topic_model ...
下面是一个完整的示例代码,演示了如何使用BERTopic库在Python中进行主题建模: frombertopicimportBERTopic# 加载数据集documents=[]withopen('travel_documents.txt','r')asfile:lines=file.readlines()documents=[line.strip()forlineinlines]# 创建BERTopic模型model=BERTopic()# 训练模型model.fit(documents)# 获...
BERTopic本身是为英文任务设计的,不适应于中文任务,因为英文无需分词,词与词之间天然用空格隔开,BERTopic对英文文本直接提取BERT特征,然后在空格隔开的词上找每个Topic的关键词,很便捷;对于中文来说,中文是需要分词的,如果对中文文本整体提取特征,就需要在中文的分词结果上提取每个Topic的关键词; 由于提取的是BERT特征...
(本质是对信息的 distributional representation),而随着神经网络和 Embedding 技术(本质是对信息的 distributed representation)的发展以及 Transformer 在 NLP 领域的爆发,出现了更加有趣的主题模型,其中 Maarten Grootendorst 提出的 BERTopic 是一个简洁而强大的算法,论文地址:《BERTopic: Neural topic modeling with ...
BERTopic（https://github.com/MaartenGr/BERTopic）是一种主题模型技术，它利用BERT嵌入和TF-IDF创建密集的簇，允许轻松解释主题，同时在主题描述中保留重要的单词。我认为BERTopic已经得到足够的重视和发展的地步，我相信它可以取代或补充其他主题模型技术，比如LDA。本文的主要目的是让你深入了解BERTopic的特性，以及...
BERTopic 是一个基于 BERT 和 c-TF-IDF 的主题建模工具,它能够高效地处理大规模文本数据并提取出有意义的主题。通过结合深度学习和传统自然语言处理技术,BERTopic 提供了比传统 LDA(潜在狄利克雷分配)等方法更精细和准确的主题划分能力。本指南旨在帮助用户了解如何使用 BERTopic 进行主题分析。 二、安装与准备 安装...
BERTopic是一种基于Transformer架构和BERT预训练模型的主题模型,具有强大的主题提取能力。本文将介绍BERTopic的基本原理、实现步骤以及如何使用Python进行应用。二、BERTopic原理BERTopic的核心思想是利用BERT预训练模型对文本进行编码,并通过非监督学习的方式提取主题。它采用自下而上的方式,从词汇级别逐步聚合到主题级别,...
文章通过在中国知网获取学术出版相关期刊文献,采用BERTopic主题建模方法,对学术出版领域1998—2024年CSSCI期刊的发文趋势、高产作者、作者合作情况,以及研究主题进行梳理总结。研究发现:学术出版领域的发文数量保持稳定增长态势;高产作者较多,达到87名,所属机构较广,包括但不限于高校学院、专业杂志社、研究所和研究院等;在...
要引用BERTopic 论文,请使用以下 bibtex 参考: @article{grootendorst2022bertopic, title={BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure}, author={Grootendorst, Maarten}, journal={arXiv preprint arXiv:2203.05794}, year={2022} ...